Logistic回归分析在成人单侧急性创伤性硬膜下血肿预测模型中的应用

王 超，赵建华，瞿 准，朱 骏

(上海市浦东新区公利医院神经外科，上海 200135)

急性创伤性硬膜下血肿是颅脑损伤常见的继发性损害之一，占创伤性颅内血肿40%左右，至今仍是颅脑损伤死亡的主要原因之一［1］。急性硬膜下血肿预后较差，尽管目前在神经创伤领域以及临床治疗方面取得了巨大的进步，硬膜下血肿仍因其病情发展迅速、术中术后脑肿胀较重成为一个高致死率的疾病。国内报道为20%～50%，国外相关文献报道为50% ～90%［2］。而随着经济的发展，尤其是交通事业的进步(车祸伤)、人口老龄化的加剧(跌倒伤)，发病人数逐渐增加。因此明确与该病患者病死率相关的危险因素，进而建立判断患者预后好坏的统计模型仍对指导临床治疗有着重要的意义。回顾性分析上海市浦东新区公利医院近5年收治的成人单侧急性创伤性硬膜下血肿病例，探讨影响急性创伤性硬膜下血肿患者死亡率的相关因素以及包含这些因素的统计模型的预测效能。

1 资料与方法

1.1 研究对象

2006年1月至2012年10月我院神经外科收治的185例急性创伤性硬膜下血肿患者，入院前头颅CT检查证实均为单侧硬膜下血肿，部分病例合并有皮层脑挫裂伤，但合并有硬膜外血肿、脑内血肿者均予以排除，术中、术后发现出现这类颅内血肿者亦排除。

1.2 相关危险因素

这些危险因素分为临床因素和CT影像学表现两部分，临床因素包括:性别、年龄、合并多发伤、瞳孔变化及对光反应、格拉斯哥昏迷评分(Glasgow Coma Scale，GCS);CT表现包括:血肿厚度、血肿量、中线移位，脑肿胀。

1.2.1 性别 其中男132例，女53例。

1.2.2 年龄 患者年龄17～89岁，平均(58.1±10.7)岁，根据患者年龄分为＜60岁143例，改组记为1;≥60岁42例，改组记为2。结果表明年龄愈大预后愈差，2组患者的病死率分别为 28.0%和57.1%。

1.2.3 合并多发伤 79例合并多发伤，其病死率达到57.0%，明显高于未出现多发伤组的28.3%。1.2.4 瞳孔变化及对光反应 入院时双侧瞳孔等大等圆、对光反应存在者83例，14例(28.3%)死亡;一侧瞳孔散大，对光反射消失者27例，12例(44.4%)死亡;双侧瞳孔散大，对光反应消失者75例，48 例(64.0%)死亡。

1.2.5 GCS评分 根据患者入院时GCS评分分为4组，13～15分组记为1，9～12分组记为2，6～8分组记为3，3～5分组记为4。GCS评分低的患者的病死率明显高于评分高的患者。

1.2.6 血肿厚度 血肿厚度 ＜1 cm 组记为1，1～2 cm组记为2，＞2 cm组记为3，3组患者的病死率分别为 26.1%、31.8%和 43.4%。

1.2.7 血肿量 血肿量 ＜30 ml组记为 1，30～60 ml组记为2，＞60 ml组记为3，3组患者的病死率分别为 26.4%、35.7%和 46.7%。

1.2.8 中线移位 中线移位 ＜1 cm 组记为1，1～2 cm组记为2，＞2 cm组记为3。

1.2.9 脑肿胀 以外伤后6 h内的第1次CT片为准，HT为颅骨内板至皮层的最大垂直距离(cm)，MLS为枕内隆凸和额嵴之间的连线与透明隔移位最远点之间的垂直距离(cm)。HT-MLS之差记为DIF，DIF＞0组记为0，DIF≤1 cm 组记为 1，DIF＞1 cm组记为2。3组患者的病死率分别为14.7%、32.7%和60.7%。

1.3 方法

本组185例中，106例手术，均予以开颅硬膜下血肿清除+去骨瓣减压术。手术指征为:(1)急性硬膜下血肿 ＞30 ml、颞部 ＞20 ml、血肿厚度 ＞10 mm，或中线移位 ＞5 mm，立即手术清除血肿;(2)急性硬膜下血肿＜30 ml、颞部＜20 ml、血肿最大厚度＜10 mm，中线移位＜5 mm、GCS评分＞9分急性硬膜下血肿患者，先行非手术治疗。如果出现进行性意识障碍，GCS评分下降＞2分，立刻手术治疗。保守治疗79例，其中15例系因脑疝晚期手术无意义而未行手术;另有18例根据影像学资料具有手术指征的患者因年龄大(＞80岁)，身体一般状况较差，结合临床症状及影像学表现综合考虑选择了保守治疗，这些患者最后均死亡。所有病例均接受常规检查、治疗和及时处理各种并发症，常规复查CT。

1.4 统计学处理

所有数据用SPSS 17.0软件进行处理。将临床资料的各可能的因素采用列联表卡方检验后有意义的因素再运用Logistic回归分析方法进行回归分析，P＜0.05为差异有统计学意义。求出Logistic回归方程并建立预测模型，在SPSS的工作数据表中产生含各个体预测概率的新变量。使用SPSS的ROC曲线过程，以新变量(由3个协变量年龄，GCS评分和脑肿胀产生)为检验变量，进行ROC曲线绘制，以“1-特异度”为横坐标，以灵敏度为纵坐标，计算ROC曲线下面积以评价诊断试验的准确性程度［3］。

2 结 果

2.1 一般情况

本组185例患者中，距外伤后30 d时死亡64例，总病死率为34.6%。

2.2 死亡患者临床资料的单因素分析

年龄、合并多发伤、瞳孔反应、GCS评分、中线移位及脑肿胀程度与患者的病死率有统计学意义(P＜0.05);患者性别、血肿厚度及血肿量与患者的死亡率无统计学意义(P＞0.05)，见表1。

表1 急性硬膜下血肿患者死亡相关因素的统计Tab.1 The risk factors of mortality rate in acute subdural hematomas

(续表1)

2.3 影响预后的相关因素

本研究最初选取的硬膜下血肿患者的9项指标中，最终进入Logistic回归模型的指标为年龄(X2)、GCS评分(X5)、脑肿胀程度(X9)，见表2。

表2 急性硬膜下血肿患者死亡相关因素的Logistic逐步回归分析结果Tab.2 Analysis of risk factors of mortality rate in acute subdural hematomas using Logistic regression

2.4 死亡概率的预报模型

图1 含各个体预测概率的新变量pre-1的ROC曲线Fig.1 ROC curve of the new variable pre-1 based on the estimated prabability of the independent factors

3 讨 论

影响急性外伤性硬膜下血肿患者预后的因素众多，如果医生只凭单项测量指标对患者的预后做出判断，往往较为主观。文献对其预后的报道不尽相同。此次研究显示年龄、合并多发伤、瞳孔变化及对光反应、GCS评分、中线偏移、脑肿胀等指标均对患者愈后有一定的预测价值，但当把所有的指标进行综合研究时发现，其中一个指标对于预后的预测作用与单独应用这一指标明显不同。综合利用多项测量指标建立预测模型对患者的预后进行判断能大大提高正确判断的敏感性。使用SPSS的二元Logistic和ROC曲线过程进行多变量(多项测量指标)观察值的ROC曲线分析，且与单变量(单项测量指标)观察值的ROC曲线作比较，体现出多变量观察值的ROC曲线对于判断患者预后的优点。新变量pre-1的AUC为0.908，明显大于各单项指标(0.677～0.744)，表明该诊断模型判断患者存活的准确性优于各单项指标，而敏感性明显高于各单项指标(89.8%对81.6%～87.8%)，特异性也明显高于各单项指标(83.8%对53.6%～74.4%)。提示与各单项预测指标相比，应用本研究建立的含有GCS评分、年龄和脑肿胀程度3项指标的Logistic回归模型对于判断硬膜下血肿患者预后的敏感性和准确性均较高。如某老年患者在送到医院时，GCS评分为13分，CT检查未发现脑肿胀，用上述模型计算得到该患者治疗后死亡的概率是0.335(＜0.520)，因此预测该患者存活;而另一年轻患者在入院时发现其GCS评分为5分，CT检查发现脑肿胀为2级，用上述模型计算死亡的概率为0.663(＞0.520)，因此预测对于该患者抢救可能失败［4］。

3.1 年龄

年龄是影响硬膜下血肿患者预后的独立因素。Hukkelhoven等［5］按各种预后影响因素进行分层后观察到各亚组的老年患者预后较年轻人差，并在多变量回归分析后指出，无论将年龄作为连续数据或分组数据都是影响预后的独立因素。Clusmann等［6］和 Kalanithi等［7］也有类似的发现。在本组研究中，高龄组的病死率显著高于低龄组的病死率，说明年龄是影响预后的重要因素。Logistic回归分析显示年龄(Wald值6.421)对预后的影响最大。年龄之所以成为影响预后的重要因素，可能与以下原因有关:(1)随着年龄的增大，患者脑组织的修复功能逐渐下降。(2)老年患者由于脑顺应性下降，对颅高压的代偿能力下降。(3)年老患者在外伤前可能就存在一些基础疾病，如心血管疾病、呼吸系统疾病、糖尿病等，且由于器官代偿功能减退，易并发内科疾病及器官衰竭。

3.2 GCS 评分

由于GCS评分包含睁眼、言语、运动三方面的内容，以得分的多少来判定伤情的轻重，其作为意识水平的量化指标可以较为全面地反映患者的病情状况，同时又因其简单易行已广泛应用于临床，目前临床上通行根据GCS评分将脑外伤依次分为轻型(13～15分)、中型(9～12分)、重型(8～6分)及特重型(3～5分)4个级别。本组患者中，GCS评分3～5分组的患者病死率(94.2%)明显高于其他组别(P＜0.01)。多项研究［8-9］也表明，硬膜下血肿患者的GCS评分是决定其预后的最重要因素。通过Logistic回归分析显示GCS评分每增加1个级别(例如中型至重型)，患者死亡的风险就增加2.141倍。即患者的GCS评分越低，其预后越差。

3.3 脑肿胀程度

本组资料显示，伤后首次头颅CT表现为以血肿为主的HT≥MLS组的病死率低，MLS与HT之差超过0时，死亡率即开始升高，且病死率随着MLS与HT之间的差值的增大而升高，且差别有统计学意义(P＜0.05)。卞留贯等［10］研究认为通过HT与MLS的关系，可以估计血肿形成的占位效应和脑肿胀在引起MLS中所起的作用。出现严重脑肿胀时硬膜下腔的容积代偿完全被破坏，因此对于此类患者需要予以高度重视，手术时减压必须充分。Logistic回归分析显示脑肿胀(Wald值3.423)对预后也有较大影响。因此，脑肿胀是判断急性硬膜下血肿预后的重要因素。Pheuenpathom等［11］对109例硬膜下血肿患者应用Logistic回归分析方法进行的综合分析也有同样的发现。

急性外伤性硬膜下血肿大多由于减速性损伤引起，脑组织在受伤机制作用下在瞬间产生变形、移位，造成皮质血管破裂出血以及局部脑组织血管的舒张功能障碍，因此相当一部分患者在硬膜下血肿的同侧往往还伴有局部的脑挫伤及脑肿胀。这种情况在车祸伤患者中尤其常见，可能是车祸时伤情复杂，易使患者出现翻滚，头部随之旋转运动产生的剪应力使桥脑蓝斑核、中脑网状结构、丘脑和下丘脑的血管运动中枢受损，导致脑血管自动调节功能丧失，引起血管扩张，脑血流量和血容量迅速增加。因此在预测患者预后的过程中必须考虑到水肿的附加占位性损伤。有学者统计有脑肿胀的患者，即使及时行手术治疗，其死亡率仍高达75%［12］。

总之，预测模型是结合多种危险的统计模型，基于入院时危险因素建立的预测模型可以早期、简便和准确地预测预后，比临床医师凭自身经验的预测更加准确，为临床实际应用提供了方便。临床医师可以将此预测模型应用于临床预测单侧硬膜下血肿患者的预后，正确引导临床决策，合理利用医疗资源，为患者提供最有利的治疗。但由于本研究样本量较小，纳入的可能引起患者死亡的因素并不全面。同时由于本研究系回顾性研究，存在一定的局限性，可能导致系统分析的偏差，这有待于以后加强临床资料的收集及增加病例数加以改进。

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